이 논문은 오스망에 의해 주도된 파리의 변화를 발작과 보들레르의 작품에 등장하는 배회자를 통해서 분석하려는 시도이다. 두 작가의 작품 모두 근대성을 표상하는 배회자가 파리의 시가지, 특히 건축물들을 관조한다. 근대성을 표상함에도 불구하고, 배회자들은 양가적으로 과거의 유산에 빠져있기도 하다. 발작의 『파리의 그릇된 면모』에서 남성 부르주아인 고드프와는 과거의 유산인 오래된 건축물들을 관조하는 배회자이다. 보들레르의 시 「빅토르 위고를 위한 백조」에서 근대의 카루셀을 지나는 배회자는 과거의 파리가 사라진 것을 느낀다. 「파리의 꿈」에서 환영화된 파리는 나폴레옹 3세가 장려한 자본주의적 활동에 의해 형성된 대도시의 이미지를 보여준다. 두 작가의 차이는 근대성이 파리를 어떻게 변모시켰는지를 예시해주고 있다.
본 연구의 목적은 재가 치매노인 가족이 치매노인의 배회를 효과적으로 관리하기 위한 지침을 개발하고 평가하는데 있다. 연구의 절차는 총 3단계로 구성되어 있으며 첫째, 배회관리 지침 개발 준비 단계에서는 치매노인을 돌보는 가족 10인을 대상으로 포커스 그룹 및 개별 인터뷰를 시행하여 치매노인의 배회 관련 경험을 분석하였다. 둘째, 지침 개발 단계에서는 문헌 고찰을 통해 예비 항목을 작성하고 전문가 8인의 내용타당도 검증과정을 거쳐 최종안을 완성하였다. 셋째, 지침의 평가 단계에서는 치매노인 가족 13인을 대상으로 지침에 대해 교육하고 제공된 배회관리 지침 소책자를 이용하여 일주일 간 적용하도록 한 후 배회 관련 지식, 지침 적용정도, 사용자 만족도를 설문지를 통해 평가하였다. 본 연구에서 최종적으로 개발된 지침은 '배회의 정의', '배회의 원인', '배회 가능성이 높은 경우', '배회 예방', '실종 예방', '배회 발생 시 대처 방법', '실종 발생 시 대처 방법'의 7가지 주제, 총 86항목으로 구성되었다. 배회관리 지침 사용 교육 전 후 가족의 배회 관련 지식 점수가 유의하게 향상하였고(p=0.014), 지침 적용 정도 9문항의 평균은 2.69~3.46(range: 1~4)점이었으며 사용자 만족도의 7개 항목 평균은 2.85~3.38(range: 1~4)점이었다. 본 연구에서 개발된 배회관리 지침은 국내 지역사회거주 치매노인의 배회 특성과 가족의 요구를 반영하여 개발되었으며, 개발된 지침을 가족들에게 시범 적용하고 평가를 시도하였다는 점에서 의의가 있다. 본 배회관리 지침은 가족들이 치매노인의 배회에 대해 보다 잘 이해하고 대처하며 배회로 인한 부정적 결과를 예방하는데 도움이 될 것으로 사료된다.
본 논문에서는 지능형 감시 시스템을 위해 공간적 확률 분포와 방향 서술자를 이용하여 다양한 배회행위를 검출하는 방법을 제안한다. 적응적 배경 모델링 기법을 이용하여 움직이는 객체를 검출하고, 검출된 객체로부터 움직임의 정보를 추출한다. 추출된 객체의 움직임 정보는 이동 궤적과 방향에 대해 특징벡터를 생성한다. 생성된 특징벡터는 k-Nearest Neighbor를 통해 최종적으로 배회행위를 검출하게 된다. 제안한 방법을 실내외 다양한 환경에서 테스트하여 배회 행위를 검출하는 결과를 나타내었으며 이는 실시간으로 검출되는 것을 확인하였다.
초식, 포식, 분해 등 생태학적 서비스를 제공하는 지표 배회성 절지동물은 사과원의 중요한 구성 요소이며, 이들의 군집에 영향을 미치는 잡초는 유기재배와 관행재배 사과원에서 다르게 관리된다. 잡초 관리와 관련된 과수원 관리가 지표 배회성 절지동물의 풍부도와 다양도에 미치는 영향을 평가하기 위해 3년간 연구를 수행하였다. 대부분의 절지동물은 상위분류군과 섭식 기능군으로 분류하였으며, 딱정벌레류는 종 수준으로 분류하였다. 지표 배회성 절지동물의 주요 우점군은 딱정벌레목으로 나타났다. 초식자와 포식자의 풍부도는 유기재배 사과원에서 높은 결과를 보였으며, 딱정벌레류의 풍부도와 다양도 또한 관행재배 과원보다 유기재배 사과원에서 높은 결과를 보였다. 거미목, 딱정벌레목 또는 딱정벌레류의 풍부도는 잡초 관리 빈도와 음의 상관관계를 보였다. 지표 배회성 절지동물은 농업 시스템보다 잡초 관리에 영향을 더 많이 받는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 지능형 감시 시스템을 위한 3가지 이상행위 검출 방법을 제안한다. 단순히 직접 감시나 센서에 의존한 문제점 검출이 아닌 비전 기반 기술을 적용하여 특정지역 및 모든 감시구역에 대하여 객체의 이상 행동을 감지하는 방법들을 소개한다. 제안하는 이상행위의 분류는 배회, 도주, 특정 감시 지역 침입 3가지로 정의한다. 휘도 기반의 평균 배경 모델링 방법을 통하여 움직임 물체를 검출하고, 검출된 객체를 분석(위치, 크기, 방향, 속도) 및 정의한다. 이때 이상행위의 판단에 따라 정의된 시나리오 환경으로 구성하고 분석하였다. 제안하는 방법은 실험에 사용된 3가지 이상행위에 대해 1초 안에 검출되는 것을 보였다.
기존 사건 사고를 예방하기 위한 감시 시스템은 한 사람이 여러 대의 CCTV를 감시할 경우 22분 후에는 95%를 발견하지 못하는 문제점이 있다. 이를 해결하기 위해 비정상적인 상황이 발생할 경우 알림을 주는 컴퓨터 기반 지능형 영상감시 시스템에 대한 연구가 이루어지고 있지만, 소비전력 및 비용 등의 단점이 있어 실제 환경에서 활용하기에는 어려움이 있다. 이에 대한 대책으로 소형 디바이스 기반 지능형 영상감시 시스템에 대한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 침입자 검출, 화재 검출, 배회 낙상 검출을 수행하는 임베디드 모듈 기반 지능형 영상감시 시스템을 구현한다. 또한, 실시간 처리를 위해 알고리즘 및 임베디드 모듈 최적화 방법을 적용한다. 임베디드 모듈 기반 지능형 영상감시 시스템을 라즈베리파이에 구현하였으며, 알고리즘 처리 시간은 최적화 전 라즈베리파이 0.95초, 최적화 후 라즈베리파이 0.47초로 최적화 전 후 비교 결과 50.52% 처리 시간이 감소되었다. 따라서, 임베디드 모듈 기반 지능형 영상감시 시스템의 실시간 구동 가능성을 확인하였다.
본 연구에서는 배회가능성이 있는 치매환자의 실종예방을 위하여 웨어러블 디바이스(Wearable Device) 형식의 블루투스 비콘을 활용한 치매환자의 실내위치기반 모니터링시스템을 제안하였다. 이 시스템은 치매환자의 관리범위내 존재유무를 확인해 주며 치매환자가 비콘의 신호수신 설정거리를 이탈하면 즉, 지정된 관리구역을 벗어나면 비상메시지가 보호자와 관리자의 스마트 디바이스로 전달되는 시스템이다. 이 시스템의 주요 특성은 비콘을 착용한 치매환자를 특정장소에 설치된 비콘 신호수신용 스마트 기기(AP)에서 신호를 감지하여 환자의 위치를 파악하는 가역적 방법을 적용한 것이다. 본 논문에서 제안하는 블루투스 비콘을 활용한 실내위치기반 치매환자 모니터링 시스템은 요양병원, 재가요양시설 등에서 생활하는 배회가능성이 있는 치매환자의 실종예방에 기여하는 효과적 시스템으로 생각된다.
방사선들 중에서 감마선은 우리의 몸 속을 깊숙이 침투할 수 있다. 그런 감마선이 우리 몸을 투과할 때, 체세표를 이룬 원자들의 궤도전자들과 충돌하면서 소멸된다. 우리는 그런 현상들을 물질과의 상호작용 이라 부른다. 방사선과 물질과의 상호작용은 원자의 단위에서 일어난다. 감마선이 물질과의 상호작용들은 물리적으로는 광전자 산란 효과, 컴프턴 산란 효과 그리고 전자쌍 생성효과 등으로 구분하여 설명된다. 방사선이 우리의 몸 속에서 체세포의 원자와 충돌하여 생기는 자유전자들은 몸 속에 남게 되고, 그들은 몸 속을 상당 기간 동안 배회하면서 인체의 생명 현상을 유지시킬 생화학 작용의 기능들을 약화시키기도 하고, 악성인 암세포들을 만들어내기도 하므로 건강 유지에 불리하게 작용한다. 따라서 감마선에 쪼여 생긴 자유전자들은 우리의 정상적인 건강 조건들을 해치는 주된 요소가 된다.
본 연구는 항만에서 안전 수칙을 위반하여 발생하는 사고 및 이상행동을 실시간 탐지를 수행한 후 위험 상황을 관리자가 신속하고 정확하게 대처할 수 있도록 지원하는 지능형 CCTV, Smart Eye를 제안한다. Smart Eye는 컴퓨터 비전(Computer Vision) 기반의 다양한 객체 탐지(Object Detection) 모델과 행동 인식(Action Recognition) 모델을 통해 낙하 및 전도사고, 안전 수칙 미준수 인원, 폭력적인 행동을 보이는 인원을 복합적으로 판단하며, 객체 추적(Object Tracking), 관심 영역(Region of Interest), 객체 간의 거리 측정 알고리즘을 구현하여, 제한구역 접근, 침입, 배회, 안전 보호구 미착용 인원 그리고 화재 및 충돌사고 위험도를 측정한다. 해당 연구를 통한 자동화된 24시간 감시체계는 실시간 영상 데이터 분석 및 판단 처리 과정을 거친 후 각 장소에서 수집된 데이터를 관리자에게 신속히 전달하고 항만 내 통합관제센터에 접목함으로써 효율적인 관리 및 운영할 수 있게 하는 '지능형 인프라'를 구축할 수 있다. 이러한 체계는 곧 스마트 항만 시스템 도입에 이바지할 수 있을 것으로 기대된다.
산업재해로 인한 사망사고와 함께 시민재해로 인한 사망사고 발생 등이 사회적 문제로 지적됨에 따라 작업장에서 발생하는 중대재해 처벌 등에 관한 법률이 제정되어 시민의 안전권 보장과 중대재해를 사전에 방지하기 위한 노력이 요구되는 실정이다. 본 논문에서는 지게차와 같은 중장비에 작업자가 치이는 경우와 관련해 거리 예측 모델을 제안한다. 데이터는 실제 지게차와 작업자가 배회하는 환경을 CCTV로 직접 촬영한 영상을 사용했으며 유클리디안 거리 기반으로 진행하였다. 산업 현장에서 데이터 셋을 직접 구축해 YOLO-v4를 학습하고 이를 통해 거리를 예측하여 위험한 상황인지 판정하는 모델을 구현하여 종합 위험 상황 판단 모델의 기초 자료로 활용할 수 있을 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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